基于输变电设备状态评价的调控辅助决策系统研究

高 翔，罗 俊，杨能武

(国网江苏省电力公司 连云港供电公司电力调度中心，江苏 连云港 222004)



基于输变电设备状态评价的调控辅助决策系统研究

高 翔，罗 俊，杨能武

(国网江苏省电力公司 连云港供电公司电力调度中心，江苏 连云港 222004)

利用当前状态评价技术建立基于风险的电力系统输变电设备状态评价体系，针对调控人员关心的输变电设备状态问题，结合电网实情开发了基于输变电设备状态评价的调控辅助决策系统，将变压器、断路器风险评估理论算法植入风险评估模型，将辅助决策系统与多套现有生产系统无缝连接，帮助调控人员在拟票发令时规避现场设备风险。

风险评价；状态评价；调控辅助决策系统

风险评价主要针对单一设备故障导致区域性电力供应中断的严重事件，此类事件具有发生概率小后果严峻的特点。随着电网规模的快速扩大，调控人员对现场输变电设备状态预先分析，在事故处理时规避可能导致严重后果的高风险设备。为了实现这个目标，引入风险指标，提出了基于风险的输变电状态评价指标体系。风险指标在衡量设备自身状态及设备故障带来的影响的同时，兼顾安全性和经济性，能够为调控人员决策提供可靠的辅助信息。

结合地区电网的实际情况，针对风险评价理论技术在电力系统的应用开展实用化研究，利用这些风险指标开发具备操作性的调控辅助决策系统，将变压器、断路器风险评价理论算法植入风险评估模型，实现与多套现有生产系统数据共享。

1 基于风险的状态评价体系

风险评价及决策是风险指标的核心内容，但作为完整的应用指标体系，必须实现从指标数据采集到分析和应用决策的完整过程。基于风险的输变电设备状态评价体系包含3层内容：基础层、核心层和应用层[1-2]。具体包括以下模块：技术原理模块、软件支撑模块、信息支持模块、状态评价模块、风险评估模块及调控辅助决策模块，具体关系见图1。

图1 基于风险的状态评价体系

2 系统描述

2.1 技术原理模块

输变电设备缺陷在一定外界条件作用下可能会导致设备故障，损伤设备本身以及设备周边人员，影响电网安全运行，造成社会不良影响。各类风险的表现形式不同，不良影响难以量化，并且存在相互关联的关系。假设可将各类风险影响效果完全独立时，由某一缺陷引起设备总风险可表示为[3]：

R(t)=K(t)×∑[Wi×Oi(t)×Pi(t)]

(1)

式中K(t)——设备缺陷引起设备故障发生的可能性；O(t)——设备故障引起的不同后果；W——与各类风险相对应的权重系数；P(t)——设备故障引起各类风险的可能性。

2.2 软件支撑模块

软件支撑模块是将基于风险评估的状态评价理论实用化的必需手段。图2给出了基于风险的调控辅助决策系统实现框图，外部输入数据主要包括设备状态数据、设备基本信息、系统信息以及设备检修相关数据[4]。

图2 辅助决策系统核心算法实现流程

根据调控人员的工作需求，系统设计了2种不同的任务模式：设备状态预评估模式和事故处理模式。

(1)设备状态预评估模式

系统使用人员可以根据某一设备历史状态信息发起一个评估任务,系统根据设备类型对应的评价规范控制评估流程的完成。由此得到的设备状态评价结果随时间变动的曲线图，预测未来的风险，可以指导制定检修计划，也可以加深调控人员对现场设备状态的了解，在方式安排上规避高风险设备。

(2)事故处理模式

在事故发生的情况下，系统的潮流分布发生变化，输变电设备的负荷变化会影响当时设备的风险水平。一般而言，系统的负荷越大，设备对应的系统风险也就越大。EMS系统每隔几分钟便会导出一次系统的潮流断面，根据故障前后设备负荷水平变动幅度通过潮流演算选择优化的处理通路。

2.3 信息支撑模块

信息支撑模块为整个评估体系提供所需的数据支持。状态评价及风险评估的数据需求涉及OMS系统，标准化作业管理，SCADA系统，输变电设备在线监测系统等多个数据系统。“辅助决策系统”通过与这4个数据系统进行数据交互，提取出状态评价和风险评估所需要的数据。其中，设备的缺陷等基础数据从OMS获取，家族性缺陷试验数据从标准化作业管理获取，设备的实时状态数据从在线监测系统获取，设备的网络拓扑、运行工况及系统负荷断面等数据从SCADA系统获取，在一体化数据平台上实现了设备状态和风险的自动评价及辅助决策。

辅助决策系统与外部其他系统的关系见图3。

图3 辅助决策系统与外部其他系统的关系

2.4 状态评价模块

状态评价模块的数据基础是设备缺陷情况。通过拟合往年设备缺陷指数与故障数据曲线，得到设备故障概率与设备缺陷指数之间的数学关系。

设备缺陷指数d的计算公式为：

(2)

式中Si——输变电设备的状态指数；Si——取值根据设备的状态不同而改变，正常状态下为0，注意状态下为1，异常状态下为2，严重状态下为3；M——设备的实际总扣分值；Mi——该类设备下该等级最大的扣分值，Mi取值根据国网状态评价导则统计得到[5]。

设备故障概率pf与其缺陷指数之间服从指数分布规律：

pf=AeBd+C

(3)

式中A，B，C——系数，与具体的设备类型和设备品质有关。

2.5 风险评估模块

2.5.1 自身损失风险

设备的自身损失风险可计算为

Rp=pf×CM

(4)

式中Rp——设备的自身损失风险；pf——设备的故障概率；CM——设备故障后的维修费用。

2.5.2 人身环境风险

借鉴中国关于人身伤亡的相关标准，设备人身风险与环境风险的计算公式为：

RB=pf×LB

(5)

RE=pf×LE

(6)

式中RB，RE——设备人身风险与环境风险；pf——设备故障概率；LB，LE——设备故障的人身损失与环境损失，分别由设备故障的人身损失等级和环境损失等级决定。

2.5.3 系统风险

(1)通风管道。口部的进风、排风管道穿过临空墙、密闭墙时应预埋通风穿墙短管，该处墙体开孔处的钢筋须进行加固处理；穿墙管与混凝土接触部分不得刷油漆。穿墙短管中间应设置密闭肋，密闭肋的厚度为5 mm、宽度为50 mm，该密闭肋与管材外侧应双面满焊，焊缝应严密。管道内部、外部除与混凝土接触部位外，均应刷两道防锈漆。密闭短管穿墙时，两端伸出墙面的长度应>100 mm。

(1)潮流越限严重度。定义变压器(线路)负载比RL为实际输送功率与功率限额之比。考虑系统运行的稳定要求和继电保护装置整定要求规定潮流越限严重度：

(7)

(2)电压越限严重度。定义电压比Rv为节点实测电压与其额定电压之比。结合电压质量标准对电压偏移的要求以及考虑电压保护整定值的要求，规定电压越限严重度可计算为

(8)

(3)电压失稳严重度。定义负荷裕度为：

(9)

式中RM——系统负荷裕度；LA——系统能够承载的最大负荷,由潮流计算得到；LF——系统预测负荷。

电压失稳发生概率由式(10)确定：

(10)

假定电压崩溃将导致系统失去全部负荷，此时电压失稳的后果等同于系统崩溃，系统崩溃严重度与负荷量成正相关，即

SC=PC×ks×LT

(11)

式中SC——电压失稳的严重度；PC——电压失稳概率。

由式(10)计算得到：ks——负荷严重度转换系数，假定一个1 000 MW的系统发生全网崩溃后的严重度为100，则转换因子的严重度为0.1 MW；LT——系统崩溃时失去的总负荷。

(4)系统损失风险。基于以上3类严重度的分析，可以得到式(14)的系统严重度：

ST=SL+SV+SC

(12)

式中ST——系统严重度；SL，SV，SC——潮流越限、电压越限、电压失稳的严重度，其值分别由式(7)、式(8)、式(11)求得。

设备故障造成的损失应该包含两个方面：一方面系统安全程度的降低，用以上严重度指标表示；另一方面设备故障可能造成负荷的丢失，带来停电损失。

RS=pfT[kR(SF-SN)]+PP×LL

(13)

式中RS——系统风险；pf——设备故障概率；T——风险持续时间；kR——严重度指标的经济损失系数，万元/(严重度·小时)；SF——故障后严重度；SN——故障前严重度，这两个值均利用式(13)计算得到；PP——当地电价；LL——负荷丢失量。

2.5.4 社会损失风险

社会损失风险描述设备故障导致负荷丢失后对电网用户造成的损失。如何准确评价社会损失是国内外研究的难题，在研究已有方法的基础上，选择了从经济角度更为合理的产电比法[6]。设备故障的社会损失计算式为：

RC=pf×PG×LL×T

(14)

式中RC——设备故障停运导致的社会损失；pf——设备故障概率；PG——该区域现阶段产电比；T——某一时期某一地区内国内生产总值与电能消耗量之比，元/kW·h；LL——总的负荷丢失量；T——设备的故障维修停运时间。

2.5 辅助决策模块

辅助决策包含两项内容：第一是预评估现场设备状态，把握风险情况；第二是在事故处理时规避高风险设备，以风险最低为优化目标搜寻可靠通路。

实际风险排序中采用的准则主要有4种：以设备故障概率pf大小；以设备风险RT大小；以设备维修净收益BN大小和以设备维修净收益率BR大小为排序准则。

当系统同时考虑两种及以上的准则时，问题将由单目标转变为多目标归一化复合决策。

(15)

式中TC——归一化的复合指标；N——排序准则种数；Ti——该设备第i种排序准则的指标值；Tm——所有设备中第i种排序准则的最大指标值；ωi——决策者对第i种排序准则的主观权重系数。

3 结语

通过输变电设备状态评价技术基于调控人员必要的数据支持，建立了基于输变电设备状态评价的调控辅助决策系统。总结基于风险的状态评价技术的体系组成，使基于风险的状态评价技术从纯粹的理论转化为具备很强操作性的工程体系。和其他类似成果相比，该研究具有以下几方面的特点：

(1)建立了全面的输变电设备风险评估标准体系，考虑了输变电设备自身损失及其对电网安全、人身环境、社会方面的影响，以货币形式对输变电设备风险进行量化，实现了设备状态和风险的可视化评估。

(2)开发输变电设备状态评价调控辅助决策系统，通过整合OMS等4大数据系统中状态评价和风险评估所需要的参数和数据，在数据平台上实现设备状态和风险的预评价及辅助事故处理等功能，将输变电设备的风险评估理论算法植入风险评估模型，并应用于辅助决策系统。

[1]赵明欣,鲁宗相,吴林林,等. 基于风险评估的输变电设备维修技术[J]. 电力系统自动化,2009,19(13)：30-34.

ZHAO Ming-xin, LU Zong-xiang, WU Lin-lin, et al. Risk assessment based maintenance technology for electric transmission equipment[J]. Automation of Electric Power Systems,2009,33(19):30-34.

[2]余绍峰,胡文堂,陈金法,等. 输变电设备风险评估与维修决策[J]. 浙江电力,2009(3)：1-4，64.

YU Shao-feng, HU Wen-tang, CHEN Jin-fa, et al. Risk assessment and maintenance decision for transmission and transformation equipments[J]. Zhejiang Electric Power,2009,28(3):1-4,64.

[3]郭丽娟,鲁宗相,邓雨荣. 基于风险的输变电设备状态检修实用化技术研究[J]. 高压电器,2013,49(1)：81-86，91.

GUO Li-juan, LU Zong-xiang, DENG Yu-rong. Risk based maintenance technology of transmission and transformation facilities[J]. High Voltage Apparatus,2013(1):81-86,91.

[4]王少华,胡文堂,梅冰笑,等. 浙江电网输变电设备智能化及状态检修体系[J]. 高压电器,2013,49(4)：8-13.

WANG Shao-hua, HU Wen-tang, MEI Bing-xiao, et al. Intelligentization and condition-based maintenance system of transmission and distribution eqipment in Zhejiang electric power network[J]．High Voltage Apparatus，2013，49(4)：8-13．

[5]Q/GDW 171-2008， 国家电网公司输变电设备状态评价导则汇编[S].

[6]郭永基. 可靠性工程原理[M]. 北京：清华大学出版社，2002.

(本文编辑：赵艳粉)

Research on Regulation Auxiliary Decision-Making System Based on Power Transmission and Transformation Equipment State Evaluation

GAO Xiang, LUO Jun, YANG Neng-wu

(Lianyungang Power Supply Company, Jiangsu Electric Power Corporation, Lianyungang 222004, China)

This research establishes risk-based power transmission and transformation equipment condition evaluation system by using current condition evaluation technology. As for the equipment condition concern, combined with the grid status, the regulation auxiliary decision-making system was developed based on power transmission and transformation equipment condition evaluation. This system embeds transformer and circuit breaker risk assessment theory algorithm into the risk assessment model, achieves the seamless connection between the auxiliary decision system and multiple sets of existing production system, helping regulation personnel avoid risks of on-site equipment when starting to issue an order.

risk assessment; state evaluation; regulation auxiliary decision-making system

10.11973/dlyny201506014

高 翔(1986)，男，工程师，主要从事电力系统调控运行分析等工作。

TM73

A

2095-1256(2015)06-0803-04

2015-09-01